Deezer 自己公布的数据：现在每天有将近 7.5 万首 AI 生成的歌上传到平台，占每日新增上传量的 44%，一个月下来超过 200 万首。不过这些歌基本没人听——AI 歌曲的播放量只占总播放量的 1% 到 3%，而且其中 85% 的播放被平台判定为刷量欺诈，直接不给钱。这个比例涨得很快：去年 9 月每天还只有 3 万首，11 月到 5 万首，今年...
推荐理由：标题里的44%占比是个抓人的钩子，能让人立刻意识到AI音乐已经不是边角料了。但我会先打个折：正文只有RSS片段，检测手段、统计口径全都没说，这个数字的硬度存疑。真正值得盯的是平台后续怎么识别和处置这些AI作品，现在信息还不够做更细的判断。HKR三项都踩中了，所以保留76分和featured级别。
一位 Reddit 用户用 800 份标注过的财报电话会记录微调了 Gemma 4 26B，然后在一张 RTX 4090 上花了约 14 小时，推理了 3 年内共 2400 份记录。在 600 份样本外数据上，一个信号显示：CFO 指引越含糊，公司股价在 5 天内相对板块平均跑输约 1.8%，信息系数（IC）为 0.04。另一个信号更强，与板块回报的相...
推荐理由：这是一篇第一人称的实战记录，不是公关稿。作者把 Gemma 4 26B 塞进一张 4090，用 800 份人工标注的财报电话会微调，然后让模型在 2400 份近三年转录上提取交易信号，整批跑完 14 小时。结果里有一个信号站住了：CFO 把业绩指引从具体数字改成模糊表述后，股价 5 日内相对行业落后约 1.8%，IC 0.04，不算强但能用。另一个信号和行业回报相关性高达 0.85，作者直接判定为幽灵信号，提醒读者因子去重比标题里的赚钱故事重要得多。全文没有吹模型多强，反而在讲怎么排雷，信息密度和诚实度都够，适合 featured 位置。
Anthropic 研究员 Erik Schluntz 分享了他团队用 Claude 写代码的真实工作流。他们最近合并了一个 2.2 万行的生产环境改动，大部分代码由 Claude 生成，把原本两周的工作压缩到了一天。他的做法是先花 15-20 分钟让 AI 通读代码仓库、做规划，然后只让 AI 改叶子节点（也就是依赖最少、影响范围最小的模块），核心逻...
推荐理由：这是一篇来自 Anthropic 内部的实战经验，不是泛泛而谈。有 22000 行生产合并、两周变一天的硬数字，也有可复用的流程规则，比如先让模型花 15 到 20 分钟探索代码库再动手、改动锁在叶子节点、核心路径必须人审。对正在纠结怎么把 coding agent 放进真实流水线的团队来说，参考价值很高。保持 featured 不升 p1，因为它本质是实践课，不是模型或产品重大发布。
一位 Reddit 用户把 Qwen3.6 通过 LM Studio 接成 Claude Code 的 subagent，让本地模型干提取和审计的粗活，Claude 只做最后决策。在两个审计任务里，Opus 的边际 token 消耗降了约 30 倍：一个 23 个文件的路由审计从 1.3 万 token 降到 400 token，一个 18 个文件的 ...
推荐理由：一个 Reddit 用户拿自己的两台机器做了两组任务对比，数字很直接：23 个路由文件审计从 13k token 降到 0.4k，18 个 Astro 文件盘点从 89k 降到 3k，省了约 30 倍 Opus token。机制是把提取、盘点、审计这类工作交给本地 LM Studio 跑的 Qwen 子代理，Claude Code 只做调度。正文没藏着掖着，承认 Qwen 和 Opus 各有漏检，不是单方面碾压。我会先打个折：只有两个任务、一个人跑、没大规模验证，但思路和数字对想省 Opus 费用的人有直接参考价值。
日经亚洲引用供应链数据说，到2027年底全球DRAM产能可能只能满足六成需求。SK集团会长崔泰源更直接，认为短缺会拖到2030年。核心原因是产能规划跟不上：2026到2027年AI数据中心需要的DRAM年产量得增长12%，但厂商实际只安排了7.5%的扩产计划，而且新增产能优先给了高带宽内存（HBM），消费级内存被挤到一边。这不是短期涨价，是产能结构被A...
推荐理由：这条消息的钩子很硬——内存短缺可能持续到 2030 年，不是一次性涨价。正文用 Nikkei Asia 的 60% 需求满足率和扩产缺口把问题量化了，而且点出 AI 数据中心抢产能这个结构原因。对从业者来说，这直接影响算力成本和硬件排期，所以我会先打个折：它不是模型或产品发布，但作为供应链预警，信息密度和时效性都够，放在 featured 里合理。
这篇文章展示了用 OpenAI GPT Image 2 生成的几张假图，包括“马斯克抖音直播卖老干妈”和“GTA-6 联动海报”，画面里还伪造了 10 万+ 的在线观看人数。文章说 Image 2 现在能画出很逼真的海报、游戏截图，还能在图上写出可读的长文字，背后可能用了类似 Codex 的界面生成流程。但正文没提这个模型的定价、推送范围和具体上线时间...
推荐理由：HKR 三项全中：钩子够抓人，能力展示很具体，信任崩塌这个点从业者都会关心。没给 p1 是因为正文没披露开放范围、价格和正式发布时间，信息有缺口，我会先打个折。
这篇帖子把 LangGraph 拆开看，它本质上是对 Pregel 运行时的一层高级封装，核心就三个东西：PregelNode（执行节点）、channel（节点间传数据的通道）和 reducer（定义数据怎么合并）。帖子提到用四张 Postgres 表存检查点，执行流程是 Plan → Execute → Update 的 superstep 循环，c...
推荐理由：这篇文章不是 API 教程，而是把 LangGraph 的并行执行、检查点写放大和子图边界放到同一个 Pregel 运行时模型里看，对做 agent 的人有实操参考价值。正文没给基准测试或生产案例，所以分数没往上拉。
AI 行业抢内存抢得厉害，到 2027 年底，内存厂商预计只能满足六成需求。三星、SK 海力士、美光都在扩产，但新工厂基本要 2027 或 2028 年才能投产，唯一明确今年能增加产能的是 SK 海力士 2 月刚开的清州厂。核心瓶颈是扩产速度跟不上：2026 和 2027 年内存产出必须每年增长 12% 才够用，正文没披露目前实际增速是多少，这点先别太激动。
推荐理由：这篇报道把内存短缺的时间线拉长到数年，比常见的季度性紧张更有信息量。我会先打个折：正文没披露需求端的具体构成，也没说60%这个数字是怎么算出来的，所以不能当精确预测用。但三家大厂的新增产能在2027年前基本指望不上，2026年只有SK清州工厂能贡献一点增量，这点先别太激动。对AI从业者来说，这意味着训练和推理的硬件成本短期内很难降，做预算时得把内存价格高位当成常态。
古茗和银泰百货拿 OpenClaw 做测试，踩了 5 个部署的雷：默认端口 18789 直接暴露、至少 8% 的 Skill 是恶意插件、权限越界、一次跑飞吃掉 20 多分钟 token、旧系统防护太弱。实际出过的事包括 agent 把正常堡垒机端口关了导致运维被锁在外面，还有 agent 申请麦克风这种不相关的权限。真正的问题不是聊天体验，而是 ag...
推荐理由：这篇不是泛泛的 AI 安全评论，而是用古茗和银泰的实际测试，列出了 5 类可验证的落地风险和一个真实运维事故。我会先打个折：目前只是个案级别的测试结果，没有官方修复方案，也没有大规模影响或多家交叉验证，所以到不了 P1。但 H、K、R 三项都站得住——事故有钩子、细节可复现、痛点够深，给 featured 没问题。
Greg Brockman 透露，因为算力吃紧，OpenAI 砍掉了 Sora 的部分资源，把重心缩到两个方向：一个是个人助手，另一个是能替用户啃硬骨头的 AI 工人。目前算力没法同时撑起这两件事。正文没披露具体的算力预算、时间表和模型参数，所以“下一代基座模型 Spud”到底多强、什么时候出来，都还是未知数。
推荐理由：我会先打个折：正文没披露千亿算力投入的具体金额、时间表和技术参数，所以别当硬数据看。但这条信息值得关注的点在于，它把 OpenAI 的产品排序逻辑讲清楚了——不是退守 B2B，而是被算力预算强行重排。Sora 资源收缩、优先保推理模型和统一 AI layer，这些信号对做应用层的人比单纯吹参数更有参考价值。如果是真的，说明接下来 OpenAI 的开放节奏会更保守，想蹭他们基座能力的团队得重新算账。
Peter Steinberger 在同一天放出了两个演讲，面向公众的 TED 版本讲了 OpenClaw 的高光时刻，面向工程师的 AIE 版本则交了底：安全报告数量是 curl 的 60 倍，社区提交的技能里至少 20% 是恶意的。OpenClaw 被称作史上增长最快的开源项目，但正文没披露它的架构、上线时间和治理模式。真正的信号是攻击面的膨胀速度...
推荐理由：我会先打个折：正文没披露 OpenClaw 的具体架构、发布时间和治理机制，所以这篇更像一个信号而不是一份完整分析。但它把公众叙事和工程现实撕开来看，用 60 倍安全报告和 20% 恶意 skill 贡献这两个数字，直接点出开源代理栈的安全债已经跑在治理前面了。对正在搭 agent 的团队来说，这个提醒比增长故事值钱。
Anthropic 设计师 Ryan Mather 一个人负责公司 7 个产品线，他公开了自己用 Claude Design 的工作流。核心是先花一小时让 Claude 把代码库和设计稿抽成一套 UI Kit，后续生成的设计稿会自动套用风格，省掉重复劳动。协作上，他建议设计师和工程师一起看着画布边聊边改，取代过去“出稿→丢给开发→返工”的接力模式。操作...
推荐理由：这是条扎实的实操笔记。Anthropic 自家设计师现身说法，给的 9 条建议都能直接落地，不是泛泛聊趋势。我会先打个折：正文没披露省了多少时间、任务成功率这些硬指标，所以分数停在 76。但“人做人审”变成“Claude 做、人审”这个流程转向，对从业者来说比很多产品公告更有参考价值。
2025年人形机器人拿到的投资是61亿美元，是2024年的4倍。钱突然涌进来，不是因为造出了C-3PO，而是机器人学习的方式彻底变了。以前靠人手写规则，比如叠衣服要定义领口、袖口、折叠角度，情况一多规则就爆炸。2015年前后，前沿做法改成在仿真里用奖励信号让机器自己试错，跑几百万次来学会一个动作。2022年ChatGPT出来后，思路又跳了一步：把大模型...
推荐理由：这篇不是新发布，更像一篇梳理，所以放在 featured 偏低的档位。我会先打个折：正文在案例部分被截断了，后续公司细节没披露，这点先别太激动。但它的价值在于把 61 亿美元的热钱和两条技术路线讲清楚了——仿真试错那套从 2015 年就在跑，2022 年后多模态动作模型开始让机器人直接输出动作，本质是用数据换掉手写规则。对做具身智能的人来说，这个框架比单点新闻更有用。
这篇文章来自腾讯技术团队的一次实践复盘，他们用 Claude Code 搭配自定义的 Skills、Commands 和 MCP 服务器，把后台开发的 11 个步骤串成一个终端里的流水线。需求探索这一步花了 20 次工具调用、9.38 万 token、56 秒；执行阶段拆成 4 个任务，产出了 3 次代码提交。核心不是让 AI 直接写代码，而是把需求分...
推荐理由：我会先打个折：这不是模型发布或产品大更新，而是一篇来自一线的实践复盘。但它把 agentic engineering 从概念拉到了可复现的后台开发流程里，token 消耗、工具调用次数、人工卡点都给了具体数字，比市面上大多数“AI 写代码”的公关稿扎实。对正在琢磨怎么让模型进业务流程的从业者来说，这套终端内的编排思路和踩坑记录值得一看。
黄仁勋的核心逻辑是：中国占全球科技产业约 40%，如果美国主动退出这个市场，等于把开发者生态和模型优化方向拱手让给华为等中国硬件。他举了个例子——假如 DeepSeek 这类模型优先针对华为架构做优化，而不是跑在英伟达的 CUDA 生态上，那对美国技术栈的长期伤害比单次禁售大得多。他承认华为去年业绩很好、一批中国芯片公司已经上市，而英伟达在中国市场的份...
推荐理由：黄仁勋这段表态信息密度挺高。他没用常规的“禁售会丢订单”那套说辞，而是换了个角度：不卖芯片等于把开发者生态和市场份额拱手让人。40% 这个数字他直接挂在中国科技产业的体量上，意思是放弃这个盘子，美国技术栈的根基会变薄。他还拿 DeepSeek 举例，说如果这类模型先跑去适配华为硬件，美国反而被动——这比泛泛谈风险更有画面感。另外他点了一句 Nvidia 芯片强不光是算力，还在于编程上手容易、生态完善，这其实是在提醒大家，禁售真正伤的是生态绑定，不是一次买卖。整体是个短平快的观点输出，不是深度分析，所以重要性没给太高，但三个维度都踩中了。
最近 GitHub 上一个叫“同事.skill”的项目几天就拿了 1.3 万颗星，还衍生出前任、老板、甚至女娲.skill，网上开始流行“散是 Token，聚是 Skill”这种说法，搞得很多人担心自己会被炼化成数字文件、被公司替代。这个视频把技术逻辑拆得很清楚：Skill 的源头是 Anthropic 在 2025 年 10 月给 Claude 上的...
推荐理由：这篇属于二次解读，不是一手发布或实测，但把Anthropic的Agent Skills开放标准和GitHub上爆火的“同事.skill”项目串起来了。我会先打个折，因为正文没披露跨平台兼容率和法律认定标准，这两个缺口让结论没法坐实。亮点在于它没吹“数字分身”，而是把边界说清楚了：适合周报、文档、代码审查这类标准化流程，强制上交反而会炼出废话。对关心工具落地和版权风险的从业者来说，这篇值得一看，但别当产品评测用。
Nvidia Blackwell GPU 的租赁价两个月内从每小时 2.75 美元涨到 4.08 美元，涨了 48%。CoreWeave 也把价格上调了 20%，最低租期从一年拉长到三年。OpenAI 的 CFO 说他们已经在砍项目，因为算力跟不上。Anthropic 最新的模型只给了大约 40 家机构用。作者判断，AI 算力随便用的阶段结束了，接下来...
推荐理由：这篇文章用一个涨价 48% 的数字开场，把算力稀缺从概念变成账单，读起来像朋友发来一条消息说“显卡租金涨了，注意一下”。它没有停留在感叹，而是把 Blackwell 租金、CoreWeave 提价和 Anthropic 限流三件事摆在一起，指向一个判断：稀缺已经开始改写前沿模型的获取门槛。正文没给更细的供需数据或各家采购策略，所以我会先打个折，不把它当一手情报，但作为提醒从业者盯紧成本与容量的信号，已经够用了。
Boris Cherny 根据自己几周的高强度使用，给出了几个让 Claude Opus 4.7 更顺手的实操方法。新加的“自动模式”让模型自己判断命令是否安全并自动执行，不用再频繁点确认，适合跑长时间任务。如果不想全自动，可以用 /fewer-permission-prompts 技能，把安全但总弹窗的命令加进白名单。“回顾”功能会帮你自动总结已完成...
推荐理由：这篇是实战笔记，不是产品公告。HKR 三项都踩实了：/go 把测试、清理、提 PR 串成一条线，钩子够强；Auto mode、Recaps、Focus mode 的用法具体可复现；Claude Code 用户对审批限制的焦虑被直接回应。正文没给价格、上线时间和性能跑分，所以别当评测看，重点盯工作流怎么变。
Adobe 周四发了一份报告，说 2026 年第一季度美国零售网站从 AI 助手（比如 ChatGPT、Perplexity 这类产品）过来的流量比去年同期多了 393%。单看 3 月，这个数字是 269% 的增长，去年年底购物季更猛，涨了 693%。报告还提到，从 AI 渠道点进来的访客，转化成下单的比例更高，带来的收入也更多。但正文没披露转化率和收...
推荐理由：我会先打个折：这是二手报道，数据来自 Adobe，TechCrunch 转述，没给原始报告链接。393% 的同比涨幅确实抓眼球，假日季 693% 更夸张，说明消费者在用 AI 助手逛店这件事上已经形成习惯。但正文只说了“转化更好、带来更多收入”，没给具体转化率提升或收入增幅，这点先别太激动。对做电商和做模型的人，真正的信号不是流量涨了多少，而是流量入口在变——AI 导购正在变成一个新的分发层，谁占住这个入口，谁就拿走后面的交易。这个趋势比一个季度的百分比重要得多。
Ben 在飞往旧金山的航班上没网，临时下载了 Gemma 4 26B 模型离线干活，顺便分享了他管理 AI 上下文窗口的几条硬经验。核心观点是：别迷信 100 万 token 的超长窗口，他根本不信任那种窗口下的稳定记忆，任务所需的完美回忆不该超过 15 万 token。他建议在上下文用量达到 60% 左右就收手，因为网页搜索会塞进大量你来不及看的 A...
推荐理由：这是一份个人工作流笔记，不是产品发布或论文，但给出的 60% 上下文红线和对 1M token 记忆的不信任，对天天跟 agent 打交道的人有直接参考价值。我会先打个折：正文没披露这些数字背后的系统测试，更像经验之谈，但胜在具体、可验证。污染链条那段提醒很实在，长上下文不是越大越好，垃圾进去只会放大。
antirez 拿 OpenBSD 的 SACK 漏洞举例，说了一个反直觉的结论：用 AI 找代码漏洞，堆 GPU 多跑几次没用。因为代码能走的执行路径是有限的，跑再多轮也会饱和，最终卡住你的是模型本身的智商，而不是采样次数。弱模型就算给它无限的 token，也永远没法把“窗口校验缺失”“整数溢出”“不该为空的指针分支”这三件事串起来，所以找不到真漏洞...
推荐理由：antirez 这篇不是论文，更像一篇带实验的博客。核心判断很明确：AI 找漏洞的上限卡在模型本身的智力水平，不是 GPU 数量。他用 OpenBSD 的 SACK bug 做了个可复现的测试——弱模型就算给你无限 token，也串不起来窗口校验、整数溢出和 NULL 分支这三件事，路径会饱和。这个结论对天天在算成本和效果的人有用：与其无脑加采样，不如盯模型质量和获取速度。我会先打个折，正文没给大规模对比数据，更像单点验证，但逻辑链条清楚，值得一看。
GitHub 最近悄悄上线了一个新选项：开源仓库可以彻底关掉 Pull Request 功能了。这是 PR 诞生 21 年来的头一遭。文章把这看作一个信号——AI 写代码的 workflow 已经变了，人和人之间那套基于 Git 的协作方式，可能不再适合 agent 之间打交道。Pete Steinberger 等人早就公开说过只想要 Prompt R...
推荐理由：这不是 GitHub 的官方公告，但它把一个具体改动——开源仓库可以关掉 PR——变成了对 agent 编码工作流的直接提问。我会先打个折：正文没披露有多少仓库实际用了这个设置，也没给出 agent 提交的规模数据，所以判断只能停在“信号”层面。不过它把 OpenAI Agents SDK、Cloudflare 等新 agent 栈和“提示提交”、沙箱执行串在一起，指向一个真问题：Git 工作流还能不能接住 agent 协作。这点先别太激动，但值得盯。
若石的博客把多步智能体跑崩的锅从模型身上拿开，扣在了工程约束没跟上。文章提出 Harness Engineering 四个原则：能用代码约束就别靠模型自觉，比如 JSON 输出直接上 Schema 校验，非法就回炉；关键状态外置到 state.json，崩了重启还能接着跑；验收必须交给独立的 Evaluator 模型或真执行一下，别让模型自评；失败要局...
推荐理由：这篇是转述若石的博客，没有披露成功率提升的具体数字，我会先打个折。但它的判断很直接：agent 多步任务老翻车，问题出在 Harness 没配好，不是模型不行。给出的 70% 上下文阈值、日志压缩、状态外置和 Schema 重试都是可落地的工程动作，对正在调 agent 的人有参考价值。
DeepMind CEO Demis Hassabis 在这场访谈里没怎么画饼，反而直说现在的 AI 发展节奏被商业和地缘政治推得太快，不是他理想的路子。他个人的想法是，把 AGI 相关技术在实验室里像欧洲核子研究中心那样再打磨十到二十年，每一步都彻底搞懂再往前走。他举了 AlphaFold 的例子，当初团队本打算按传统方式搭服务器让科学家排队提交任务...
推荐理由：这篇是访谈的二次整理，不是模型发布或政策文件，所以分数没拉满。但 Demis 的时间线判断、实验室沉淀主张、300 万用户和近 20 条药物管线的数据，以及他点名 2 到 4 年内的两类风险，信息密度够高，对从业者判断行业节奏和安全优先级有参考价值。
黄仁勋把英伟达的生意概括成一句话：输入电子，输出 token，中间是英伟达。他认为护城河不在某颗芯片的设计，而在于把电子变成有价值的 token 这件事本身极其复杂，涉及大量科学和工程，短期内很难被商品化。他举了两个具体机制：一是上游的显性和隐性采购承诺，财报里披露了近 1000 亿美元的承诺，SemiAnalysis 估算实际规模可能到 2500 亿...
推荐理由：黄仁勋亲自下场解释护城河，不是讲芯片设计，而是讲从电子到 token 的全栈优化和上下游组织能力。文章给出了接近 1000 亿美元的采购承诺数字，SemiAnalysis 还报过 2500 亿的可能，上游用大额显性和隐性承诺锁晶圆、HBM 和封装，下游把模型方、整机厂和开发者拉进同一个生态。他还提到 agent 数量会指数增长，工具软件实例跟着涨。这些判断直接打在算力成本、供应安全和生态依赖上，对从业者判断供应链和选型有参考价值。不过正文没给出 2500 亿的具体来源和验证方式，这点先别太激动。整体是强观点评论，不是新品发布、财报或研究论文，所以分...
OpenClaw 创始人彼得·斯坦伯格在 2026 年 4 月的 AI Engineer 大会上明确表示，加入 OpenAI 后项目不会闭源，控制权仍在自己手里。他主动引入英伟达、微软、腾讯等多家企业参与共建，其中英伟达派驻了全职工程师，以此对冲单一公司的影响。OpenClaw 上线 5 个月提交近 3 万次，贡献者近 2000 人，增长曲线近乎笔直。...
推荐理由：HKR 三项都站得住：闭源疑问是个好钩子，演讲里也掏出了提交量、安全通告和 Fast Mode 的实测数据。分数卡在 featured 门槛附近，因为本质上是 YouTube 演讲 recap，梦境功能等几个吊胃口的东西没给实现细节或发布时间，我会先打个折。
SemiAnalysis 的报告显示，从 2025 年 10 月到 2026 年 3 月，英伟达 H100 的一年期租赁价格从每小时每 GPU 1.70 美元涨到了 2.35 美元，涨幅接近 40%。现在想租一个 64 块 GPU 的小集群都很难，现货市场基本无货可租。需求端主要被几件事同时推着走：Anthropic 的 Claude 产品收入一个季度...
推荐理由：我会先打个折：这是对 SemiAnalysis 报告的二次视频解读，不是一手厂商公告，所以没给 P1。但内容本身够硬——H100 租金五个月涨 40%，背后是 Anthropic 需求拉升、多智能体工作流和音视频生成把 token 消耗推高，加上内存价格翻倍涨，供给端根本接不住。正文没披露具体调研方法，但 100 多家供应商的样本量和现货 14 美元的极端报价，让判断有底。对正在做模型或搭 agent 的团队来说，这比换代传闻更肉疼，所以 HKR 全中。
这篇文章的核心判断是：AI First 不是买几个 AI 工具订阅就能跑通的，它首先是一道软件工程题。AI 两小时写完代码，如果审查、测试、部署、监控和回滚还得靠人慢慢排队，瓶颈就从写代码转移到了 QA 和运维，25 人的团队照样快不起来。作者列出了几个硬性前提：自动化测试覆盖得够，不然每次 AI 提交你都得人工回归；CI/CD 流水线要全自动跑通，代...
推荐理由：这是一篇从业者视角的评论，不是新闻事件。H 分给那个反直觉的标题翻转，K 分给具体的工程前提和适用边界，R 分给瓶颈转移的痛点论述。分数停在 75 左右，因为正文没有给出具体案例、一手测试数据或团队规模外的量化验证，更像经验判断。
OpenAI 宣布扩大“网络可信访问（TAC）”计划，并发布 GPT-5.4 的一个变体 GPT-5.4-Cyber，这个模型在网络安全任务上放得更开，专门给经过身份验证的防御人员使用。目前计划覆盖数千名个人防御者和数百个负责关键软件安全的团队。文章说，AI 帮防御者更快发现和修复漏洞，但攻击者也在用，所以不能等风险到某个临界点再行动。他们的思路是：用...
推荐理由：OpenAI 把 TAC 的盘子说清楚了——几千个验证过的防御者、几百个关键软件团队，而且明确跟 GPT-5.4-Cyber 和后续发布挂钩。话题踩在“谁能用最强模型搞安全”的争议线上，HKR 三项全中。不过正文只给了摘要，模型指标、评估方法和具体准入条件都没展开，所以放在 featured 而不是 p1。
开发者 Can Vardar 发现 Claude Code 关闭遥测后，提示缓存时间从 1 小时骤降到 5 分钟，他算了一笔账说这是用隐私换 12 倍性能。Anthropic 工程师 Boris Cherny 回应说，1 小时缓存写入成本高、读取成本低，不是无条件更好，如果你只跑一次查询就走，1 小时缓存反而浪费钱。关遥测导致缓存变短，是因为客户端的实...
推荐理由：这条信息对Claude Code用户很实用，把隐私开关和缓存成本的关系讲清楚了。我会先打个折：来源是X上的工程师回复，不是正式公告，但机制解释和后续计划都来自Anthropic员工，可信度够。正文没披露环境变量什么时候上线，这点先别太激动。
谷歌CEO皮查伊在2026年4月的一次专访里，把家底和判断都摊开了。他说明年（2027年）会是企业AI agent workflow（让模型进业务流程干活）的爆发点，AI将从程序员提效工具变成非技术岗位的智能核心。关于搜索，他认为不会被聊天机器人取代，而是会进化成一个“Agentic Manager”，能直接帮你规划旅行、处理多线程任务，他自己已经在用...
推荐理由：这不是产品发布，而是高管在访谈里给出的判断和内部数据，信号密度很高。Pichai 把 2027 年定为 Agent 爆发点，配合千亿级资本开支和毫秒级延迟管控，让这个判断比一般预测更有分量。搜索演进和算力稀缺这两条线也直接关联从业者当下的决策。分数没给到 P1，因为信息来自二手转述而非一手访谈原文，但 H、K、R 三项都扎实成立。
OpenAI Codex 团队的 Nick Baumann 分享了一个干活技巧：与其每次把文档、日志、API 输出整坨丢给 AI 去啃，不如把常用操作封装成带参数、输出 JSON 的 CLI 命令。Codex 本身就擅长用命令行，会自己搜命令、加 flag 筛选、把上一个命令的结果串到下一个，不需要你教它怎么调。他自己日常用三个自建工具：codex-t...
推荐理由：这是 OpenAI Codex 团队成员写的日常心得，不是正式发布，但提供了一个很实用的机制：把杂乱的日志、文档、API 输出包成带参数、返回 JSON 的 CLI 命令，让模型去调这些窄接口，而不是直接读原始数据。文章给了三个他自用的工具，教程和 skill 也放到了开发者文档里。没有基准测试、规模数据或重大产品更新，所以分数打 75。
这是微软 AI 的 CEO 苏莱曼在《麻省理工科技评论》上发的评论文章，不是独立研究，立场上我会先打个折。他的核心论点是：AI 训练用的算力从 2010 年到现在涨了 1 万亿倍，从 10 的 14 次方次浮点运算涨到 10 的 26 次方，所以短期内不会撞墙。他给了几个具体数字：英伟达芯片六年里单颗性能翻了 7 倍多；HBM3 这种堆叠式高带宽内存把...
推荐理由：HKR 三项都站得住：Suleyman 在扩展争论里立场很硬，并且甩出了 10^26 flops、7 倍芯片提升、3 倍带宽和 8 个月效率减半这些数字。分数定在 82，因为这是高管观点文，不是独立研究，而且 2030 年每年新增 200GW 算力那个数怎么算出来的正文没交代。
Ryan Lopopolo 的团队在 OpenAI 内部搞了个极端实验：5 个月里搭出一个超过 100 万行代码的仓库，所有代码全由 Codex 生成，合并前没有任何人工审查。他们每天消耗超过 10 亿 token，按市价估算大概一天要花 2000 到 3000 美元。团队的核心思路是，当 AI 写代码卡住时，不去教它怎么改 prompt，而是回头补上...
推荐理由：这篇是访谈转述，不是官方发布，所以我会先打个折。但内容确实有料：OpenAI Frontier 团队用 5 个月搭了个内部测试产品，代码库超 100 万行，每天消耗超 10 亿 token，合并前完全没人类写码也没人类审查。具体做法是把失败拆成缺能力、缺上下文、缺结构三类，然后用 Symphony 多代理编排、规格文档、测试、可观测性和 1 分钟内构建循环来兜底。真正值得盯的是他们说的那句话——流程重心从人审代码转到了人设计 harness。价格估算约 2000 到 3000 美元一天，但正文没披露独立验证，这点先别太激动。
芝加哥大学经济学家 Alex Imas 认为，现在大家用任务暴露度（比如 OpenAI 说房产中介有 28% 的工作能被 AI 干）来预测失业，基本没用。真正关键的数据是行业层面的价格弹性——也就是 AI 把成本打下来之后，降价能不能把需求拉到足够大，大到反而要多雇人。他举了个例子：一个写约会 App 的程序员用 AI 一天干完三天的活，公司成本低了，...
推荐理由：这篇文章没给新数据集，但把讨论从“暴露度”拽到了“价格弹性”上，思路值得留意。我会先打个折：正文没披露现成的全经济弹性数据，所以目前还是个框架，不是可操作的结论。OpenAI 那个 28% 暴露度数字和 Anthropic 用 O*NET 做对话比对是实在的锚点，让讨论没飘在空中。对关心岗位替代的从业者来说，这篇文章提醒你别只盯暴露度，需求侧的反应可能才是决定性的——这点先别太激动，但方向对。
小米 MiMo 团队负责人罗福莉指出，现在 Agent 干活时反复带着超过 10 万 Token 的长上下文去调工具，请求次数是 Claude Code 自身框架的好几倍，真实 API 成本可能冲到订阅价的几十倍，全球算力根本扛不住。她认为短期阵痛反而是好事，第三方框架被 API 付费逼着去改进上下文管理、提高缓存命中率、砍掉无效消耗。同时她呼吁大模型...
推荐理由：小米 MiMo 负责人罗福莉这次发言没绕弯子，直接拿 OpenClaw 和 Claude Code 的请求次数做对比，把 Agent 多轮工具调用带来的 Token 消耗和成本膨胀讲得很清楚。10 万 Token 上下文反复携带、请求量高出数倍、API 计费后成本翻几十倍，这些数字让“算力跟不上”的判断有了抓手。正文没给具体定价方案，也没公开测试环境，所以结论先打个折，但方向对做推理优化和框架选型的人有参考价值。
Marc Andreessen 在播客里聊了 76 分钟，核心观点是这波 AI 跟 2016 年那波不一样，因为现在有了推理、写代码、让模型进业务流程干活（agent）和模型自己改进自己的能力。他提了一个很具体的架构思路：Pi 和 OpenClaw 把大模型、命令行、文件系统、markdown 和定时任务串在一起，让 agent 的状态直接存成文件，这...
推荐理由：这是一篇观点驱动的评论，不是市场事件。我会先打个折：正文没给浏览器消亡的时间表或产品路线，所以别当预言看。真正有料的地方是他把 agent 的文件状态和可移植性类比 Unix，而不是再念一遍 scaling law 的经。HKR-H 来自标题的钩子效应，HKR-K 来自 Pi+OpenClaw 这套可复现的机制，HKR-R 来自界面与分发这个敏感话题；缺路线图、缺指标、缺发布细节，所以放在 featured 的低位。
Karpathy 的做法是把原始资料扔进一个叫 RAW 的文件夹，让大模型自动生成摘要、索引、概念页、相互链接和可视化图表，最终形成一个本地 Markdown Wiki。之后可以直接在这个 Wiki 上提问，模型会查索引、读相关文档再给出回答或生成新文件、网页甚至 PPT，并把输出存回知识库。他特别提到 AI 生成的内容会污染语料，要把可信来源和 AI...
推荐理由：HKR-H 和 HKR-R 都站得住，因为 Karpathy 这种级别的从业者公开自己的本地 Wiki 工作流，本身就自带讨论度，而且他点出的“AI 生成内容会污染库，最好跟可靠来源分开”是个很实际的痛点。HKR-K 靠的是 RAW→LLM→摘要/索引/互链这条具体管线，但正文没披露用了什么模型、资料规模多大、自动化脚本怎么写，所以知识增量卡在中等偏上，分数停在 76 合理。
晚点 LatePost 这篇报道卡在 V4 发布前夕，信息量不小。先说人员：DeepSeek 确认走了四位核心成员，包括 R1 核心作者郭达雅（近期离职，可能去大厂）、第一代 LLM 作者王炳宣（去年底被腾讯挖走），以及 OCR 和多模态方向的两位。猎头开价翻 2 到 3 倍，有的公司直接给 8 位数总包，而 DeepSeek 的期权没标价，让一些人心...
推荐理由：这不是 V4 发布，但信息量够硬：4 人离职确认、发布推迟到 4 月、100 多人的研究团队规模、猎头报价翻倍，还有算子库迁移到 TileLang 的路线变化。HKR 三项都站得住。正文没给 V4 的参数、价格和基准成绩，所以到不了发布级或 p1，但作为 V4 前的信号已经够看了。
Micro1 这家公司雇了 50 多个国家的几千名零工，让他们把 iPhone 绑在头上，拍自己叠被子、洗碗、做饭的视频，再把这些真实动作数据卖给做人形机器人的公司。一个尼日利亚的医学生时薪 15 美元，在当地算高收入，但他觉得每天重复熨衣服很无聊。文章说 2025 年人形机器人拿到的投资超过 60 亿美元，机器人公司每年花在买这类数据上的钱超过 1 ...
推荐理由：这篇我会放进 featured。在家拍家务视频这个画面本身就够抓人，而且文章给出了规模、薪酬和支出的具体数字，不是空谈。更值得盯的是它把一条隐藏的数据管线摊开了：工人知道视频是给机器人训练用的，但正文没披露这些数据怎么存、跟谁共享、能不能删。这种治理上的模糊，比融资数字更说明行业现在还处在野蛮生长阶段。